En los \'ultimos veinte años, en el \'area de visi\'on en computaci\'on, se han
implementado con \'exito una gran cantidad de nuevos algoritmos con el objetivo
de segmentar diferentes objetos en im\'agenes. Modelos como el de snake (ref
Kass et al. ,1988;Cohen 1991), active contours (ref Isard and Blaca, 1998), geodesic active contour (Caseles et
al., 1997; Yezzi et at. , 1997) y t\'ecnicas de  “shortest path”  (Mortensen and
Barrett, 1998; Falcão et al., 1998) son solo un pequeño grupo representativo de
tantos otros que buscan particionar la imagen de acuerdo a determinados
objetivos, partiendo de un conjunto de caracter\'isticas. La t\'ecnica
que presentamos en este estudio se basa en la minimizaci\'on de energ\'ia
mediante graph cuts y max-flow que ya ha demostrado otorgar resultados prometedores en
problemas de visi\'on general. Ejemplos de esto es la restauraci\'on de im\'agenes (ref
Greig et at. , 1989; Boykov et al., 2001), stereo (ref Roy and Cox, 1998;
Ishiwaka and Geiger, 1998; Boykov et al. , 1998), multi-view reconstruction (ref
Kolmogorov and Zabih, 2002; Vogiatzis et al., 2005; Lempitzky et al., 2006) o
texture s\'intesis (ref Kwatra et al., 2003). Nuestro estudio apunta a
incorporar la informaci\'on contenida en im\'agenes multi-modales al algoritmo de segmentaci\'on
mediante graph cuts y la minimizaci\'on de energ\'ia a partir del modelo de
Mumford-Shah. La efectividad de este tipo de algoritmos ya fue demostrada en una
gran cantidad de estudios recientes sobre problemas de visi\'on basados en los
conceptos que plantean ref Boykov and Jolly (2001). Los m\'etodos de segmentaci\'on
basados en el concepto de energ\'ia y su minimizaci\'on pueden distinguirse por el
tipo de funci\'on que utilizan para realizar esta \'ultima. Una divisi\'on general
plantea dos grupos; por un lado los m\'etodos que utilizan un funcional basado en
un contorno continuo y por otro, aquellos que trabajan con datos discretos.
Nuestro modelo pertenece al segundo grupo y se caracteriza por manejar un
conjunto finito de variables asoci\'andolas con los nodos de nuestro grafo que
representan un voxel de nuestra imagen a segmentar. Al trabajar con este tipo de
modelos discretos, y gracias a la utilizaci\'on de graph cuts, somos capaces de
incorporar im\'agenes en 3D sin realizar una modificaci\'on en la forma que trabaja
el algoritmo. Graph-cuts optimiza energ\'ia de modelos discretos combinando
regularizaci\'on de bordes y de propiedades de regiones de la misma forma que lo
hace el funcional continuo de Mumford-Shah (ref Boykov – Funk lea). La
segmentaci\'on de las diferentes regiones del cerebro a partir de im\'agenes de
resonancia magn\'etica es un proceso clave a la hora de realizar estudios sobre
pacientes; tanto en casos sanos como aquellos con la presencia de tumores.
Automatizar este proceso es una tarea complicada y su validaci\'on suele realizarse
mediante la comparaci\'on de los resultados a partir del algoritmo y los obtenidos
manualmente; estos \'ultimos son realizados por expertos y la forma de
obtenci\'on es complicada e imposible de reproducir f\'acilmente. La
segmentaci\'on de tumores cerebrales resulta una tarea costosa dada a una combinaci\'on de factores
que se encuentran presentes en la mayor\'ia de los casos. La deformaci\'on de
tejidos sanos debido a la presencia de masa tumoral reduce dr\'asticamente la posibilidad de
utilizar la informaci\'on obtenida de estudios sin la presencia de tumor o edema.
Las transiciones graduales en las intensidades de un tumor o edema a un tejido
sano afectan la precisi\'on de las segmentaciones, ya sea utilizando modelos de
detecci\'on de bordes, de regiones e incluso realizando el proceso manualmente. Las
limitaciones de las diferentes modalidades normalmente utilizadas en estudios de
resonancia magn\'etica como puede ser el caso de que las im\'agenes T1 reforzadas con
gadolinio suelen devolver intensidades de se\'nal similares tanto en la
presencia de l\'iquido cefalorraqu\'ideo como en la de sangre. As\'i como
ciertas partes del tumor que pertenecen al tejido necr\'otico no aparecen resaltadas.
